В этой статье генеральный директор Exasol (in-memory database) в Северной Америке Джон Книримен рассказывает о том, как превзойти конкурентов с помощью эффективной стратегии управления данными.
Из-за текущего экономического климата, усиления конкуренции во всех отраслях и ускоренной цифровой трансформации, на первое место выходит ужесточение бюджетов, при этом организациям необходимо оставаться конкурентоспособными, ориентируя свою стратегию на повышение скорости, производительности и гибкости ИТ-решений.
Когда речь заходит о конкурентоспособности, нельзя упускать из виду данные, имеющиеся у организаций, объем которых в последние годы резко возрос из-за пандемии и быстрого технологического прогресса. Таким образом, принятие важных решений внутри компании может и должно подкрепляться данными, что делает обязательным наличие в организации data-driven подхода и эффективное его использование.
Внедрение эффективного data-driven подхода, - это не только более быстрое принятие решений, но и принятие правильных решений за меньшее время. Организации, которые используют свои данные для поддержки бизнес-решений, могут помочь лицам, принимающим решения, почувствовать уверенность в своем выборе и экономить время в долгосрочной перспективе. Хотя это не самый надежный способ предсказать будущее, решения, основанные на данных, - лучший способ предсказать результаты бизнеса, не тратя впустую время и усилия, необходимые для проверки теорий или различных сценариев.
Построение эффективной стратегии управления данными
Для того, чтобы организации действительно были data-driven, крайне важно, чтобы у них была эффективная стратегия управления данными, которая поможет им оптимизировать процессы обработки и анализа данных, что, в свою очередь, приведёт к эффективному использованию данных. Это также может помочь организациям расставить приоритеты, выделить более важные задачи, упростить бизнес-процессы и распространить культуру управления данными в организации.
Следующие пять тактических шагов могут помочь компаниям стать data-driven и разработать собственную стратегию управления данными, которая позволит им оставаться конкурентоспособными в своей отрасли.
Устраните Data Silos
Последние данные показывают, что 97 процентов лидеров отрасли считают, что доступ к данным и аналитике в масштабах всей организации имеет решающее значение для успеха их бизнеса. Тем не менее, разрозненность данных по-прежнему широко распространена, что приводит к изоляции отдельных сегментов информации друг от друга внутри организации и, как следствие, к отсутствию внутренней согласованности данных. Это может стать серьезным препятствием и привести к таким проблемам, как недостоверность данных, системные ошибки, неправильный анализ и недостаточная точность, что затруднит принятие эффективных решений.
Несмотря на это, организации могут поощрять и продвигать демократизацию данных и перекрестное сотрудничество, чтобы обеспечить согласованность между командами. Один из способов добиться этого - внедрить повторяемые процессы и методы (Data Governance), которые позволят сотрудникам анализировать данные и передавать информацию между подразделениям.
Вооружите аналитиков данных нужными инструментами
Многим аналитическим командам по-прежнему не хватает современных аналитических инструментов, которые смогли бы обеспечить нужную поддержку и масштабируемость при текущих рабочих нагрузках в режиме онлайн. Данные и процессы вокруг них становятся бутылочным горлышком всей организации, что снижает эффективность и заставляет отвлекаться на проблемы с данными, вместо того, чтобы действовать проактивно, используя real-time аналитику.
Организации могут повысить возможности своих аналитических групп, инвестируя в такие облачные инструменты, как SaaS (программное обеспечение как услуга), облачную инфраструктуру или другие решения для обработки данных, которые, во-первых, позволят аналитикам быть более эффективными и продуктивными и, во-вторых, дадут организациям возможность лучше использовать данные по всем направлениям.
Внедрите новые технологии в процессы обработки данных
Организации, которые продолжают внедрять новые технологии, такие как машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI), могут с их помощью усовершенствовать свои процессы обработки данных и упростить сортировку имеющихся у них данных. Например, объединение традиционных технологий искусственного интеллекта, таких как описательная или прогнозная аналитика (descriptive or predictive analytics), с более новыми технологиями искусственного интеллекта (ИИ), такими как генеративный ИИ, может помочь ускорить внутренние процессы.
Использование новых инструментов для автоматизации поможет объединить традиционные хранилища с современными методами обслуживания, обработки и анализа данных, а также позволит быстрее внедрить data-driven подход.
Переходите от традиционной бизнес-аналитики к операционному BI
Руководители и организации могут изменить свое мышление, перейдя от традиционной бизнес-аналитики, которая включает в себя в первую очередь использование данных для обеспечения прозрачности с помощью оптимизированных ключевых показателей эффективности и метрик, к оперативной бизнес-аналитике, которая использует данные в качестве драйвера для принятия решений.
Составляя стратегию управления данными, содержащую цели и приоритеты, организации могут измерять и отслеживать рентабельность инвестиций на оперативной основе. Это помогает внедрить аналитику данных в бизнес-цепочку, что, в свою очередь, помогает организациям оптимизировать свои бизнес-операции.
Прививайте культуру работы с данными внутри организации во всех бизнес-командах
Работайте над тем, чтобы уделять особое внимание данным на всех уровнях организации, независимо от технического образования или роли сотрудника. Наиболее эффективный способ внедрения культуры данных - это заручиться поддержкой руководителей организации, поскольку корпоративная культура, основанная на данных, будет в значительной степени зависеть от того, будут ли в ней участвовать руководители компании.
Потратьте время на обучение руководителей и сотрудников принципам демократизации данных и информационной грамотности, помогите им развить навыки и компетенции, необходимые для работы с данными во всей организации.
Несмотря на то, что сегодня организации имеют доступ к бОльшему количеству данных, чем когда-либо прежде, со временем объемы этих данных будут только увеличиваться, особенно в эпоху генеративного искусственного интеллекта. Поэтому организациям следует постоянно работать над оптимизацией своей стратегии управления данными, чтобы оставаться конкурентоспособной в долгосрочной перспективе, и начать можно с выполнения описанных выше пяти шагов.
Оригинальный текст статьи читайте по ссылке
Поддержать канал | Подписаться на скачивание файлов | Читать в Телеграм
